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工業(yè)智能體，依托 大數(shù)據(jù) &人工智能，提供設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、物流、銷售、服務(wù)全鏈?zhǔn)街悄芊?wù)，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，助力企業(yè)借助新技術(shù)，構(gòu)筑領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)

應(yīng)用實(shí)踐：

產(chǎn)品質(zhì)量?jī)?yōu)化提升

基于客戶的反饋、互聯(lián)網(wǎng)點(diǎn)評(píng)分析、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析、維修記錄、售后歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行分類分析，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品關(guān)鍵問(wèn)題，指導(dǎo)新產(chǎn)品設(shè)計(jì)改善，提升產(chǎn)品質(zhì)量

優(yōu)勢(shì)

多數(shù)據(jù)源集成

針對(duì)多種數(shù)據(jù)源提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)探索，快速發(fā)現(xiàn)有價(jià)值數(shù)據(jù)

多種算法內(nèi)置

基于已有時(shí)間序列算法，對(duì)產(chǎn)品缺陷進(jìn)行預(yù)測(cè)，挖掘須重點(diǎn)關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品

專業(yè) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

專業(yè)數(shù)倉(cāng)支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析，快速響應(yīng)

智能設(shè)備維護(hù)

預(yù)測(cè)性維護(hù)，根據(jù)系統(tǒng)過(guò)去和現(xiàn)在的狀態(tài)，采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和回歸分析等預(yù)測(cè)推理方法，預(yù)測(cè)系統(tǒng)將來(lái)是否會(huì)發(fā)生故障，何時(shí)發(fā)生故障，發(fā)生故障類型，可以提升服務(wù)運(yùn)維效率，降低設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，節(jié)約現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)人力成本

優(yōu)勢(shì)

多種參數(shù)靈活接入

基于歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、設(shè)備參數(shù)、當(dāng)前狀態(tài)等特征構(gòu)建故障預(yù)測(cè)模型，并對(duì)預(yù)測(cè)出的問(wèn)題給出初步的關(guān)鍵參數(shù)分析

算法預(yù)集成

專業(yè)預(yù)測(cè)性算法支持，預(yù)集成工業(yè)領(lǐng)域典型算法，如決策樹(shù)，分類，聚類，回歸，異常檢測(cè)等算法。支持訓(xùn)練模型的靈活導(dǎo)出，可加載到規(guī)則引擎，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警

生產(chǎn)物料預(yù)估

基于歷史物料數(shù)據(jù)，對(duì)生產(chǎn)所需物料進(jìn)行準(zhǔn)確分析預(yù)估，降低倉(cāng)儲(chǔ)周期，提升效率

優(yōu)勢(shì)

深度算法優(yōu)化

基于業(yè)界時(shí)間序列算法模型，并結(jié)合華為供應(yīng)鏈深度優(yōu)化

一鍵式發(fā)布

機(jī)器學(xué)習(xí)、推理平臺(tái)預(yù)集成，算法模型可以一鍵式發(fā)布應(yīng)用，降低二次開(kāi)發(fā)工作